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腾讯课堂@你来抢1元精品课程、最高1111元现金的红包啦!

今年以来,全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度,联合更多机构加码投入百万补贴,连续15天为用户发放红包,并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。...同时,腾讯课堂推出每满300减30平台优惠券,上不封顶,该平台优惠券还可与机构优惠券、限时优惠、拼团等促销双重叠加使用。...推出热学、新课、前沿课榜单 学习就业趋势一眼看懂 为了让学员更准确地了解当前学习趋势、前沿技术、就业风口,腾讯课堂在今年11.11活动期间特别推出了热门学习榜、学院好评榜、薪选好课榜、灵选好课榜,以及联合培训机构发布新品课程...腾讯课堂负责人介绍,今年职业教育机构在平台上共计发布了超过5万门新课,其中,在11.11期间将新增数百门新课程。...2020年11.11活动期间,腾讯课堂发布的大数据日报显示,广东人“最爱学”的形象已然被打在了全国公屏上。今年11.11活动期间,腾讯课堂还将发布“2021年度全国学习报告”。

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云上11.11 | 腾讯移动推送,1.1折秒杀,首单2.5折起,复购2.8折起,速抢!

移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务,支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送,并提供完善易用的运营平台,能有效提升用户活跃/留存及付费转化。...系统消息/社交提醒/电商促销/内容订阅/APP消息中心都能用,移动推送已经服务200+国家和地区,日推送超500亿,并稳定服务王者荣耀/腾讯视频等高日活应用,电商/金融/游戏/教育等各行业都在用!...已参与首单活动的新客户想重复购买?都可以!新老客户不限,2.8折起!购买的服务时长越长,优惠力度越大。...速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松高效触达用户 11.11移动推送会场 文创/电商/游戏/金融行业都在用 日推送超500亿,用户促活超easy 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能 点击阅读原文,...即可抵达活动现场 ↓↓↓

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【人工智能与机器学习】产品文档捉虫活动

为了提升广大用户的文档的使用体验,现推出【人工智能与机器学习】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验,反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼!...图片产品范围本次捉虫大赛的检视对象为:人工智能与机器学习产品文档。包括:人脸核身、文字识别、人脸识别、语音识别、语音合成、人体分析、机器翻译、TI-ONE 训练平台、NLP 服务。...您可 登录腾讯云,进入 文档中心,选择 人工智能与机器学习 类别下的产品文档进行体验和捉虫。图片参与方式说明1. 代金券发放对象为:已完成实名认证的腾讯云用户(协作者、子账号、国际账号除外)。...,在 文档活动中心 公布(每月10号左右公布上月获奖结果)。...如您对本活动有任何疑问,欢迎留言反馈。特别声明:腾讯云有权根据自身运营安排,自主决定和调整本活动的具体规则,具体活动规则以活动页公布规则为准。相关规则一经公布即产生效力,您应当予以遵守。

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Facebook 的应用机器学习平台

Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包,目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。...Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力,并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。...Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模机器学习模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征:性能、跨平台支持,以及基本的机器学习算法。...在特殊日期,由于用户活动的变化,会导致日负荷高峰,大量的服务器池往往在某些时间段内处于闲置状态,这为非峰值时间提供了大量的计算资源。...对于机器学习应用程序,这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会,这些机制可以扩展到大量的异质资源(例如不同的CPU和GPU平台,具有不同的RAM分配)。

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机器学习平台的演进史

第二代机器学习平台侧重于模型:重点是快速创建和跟踪实验,以及部署、监控和理解模型。 第三代机器学习平台侧重于数据:重点是特征和标签的构建以及机器学习工作流的自动化。...这三类机器学习平台并没有绝对的优劣,对于企业而言,也不一定一开始就要选择第三代机器学习平台,凡事都要有一个演进的过程。...如果说草创阶段,大可以选择第一代机器学习平台,先让机器学习应用于业务,产生业务价值;然后再引入第二代机器学习平台机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。...第二代机器学习平台:基于模型的解决方案 正是因为第一代机器学习平台有着种种缺陷,于是有人开始讨论“数据科学工作流程”或机器学习开发生命周期 (MLDLC)。...第三代机器学习平台是因为 AI 算法已经足够成熟了,只需要像平台提供一些训练数据就可以让平台完成一次机器学习模型的训练和部署到生产环境。

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盘点电商大战背后的技术力量支撑

当当 迎战11.11——两大举措 举措一——重构促销系统 『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作...『目标』保证促销规则支持分时段设置,多活动可叠加,促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下,促销内容会根据执行效果快速调整,以强大的促销系统,保证有序的促销活动,使促销系统承担营销功能。...『解决方案』 step 1 :确定最基本的促销模型; step 2 :在促销模型基础上抽象出活动模型; step 3 :基础模型定型,实施解耦相关设计—— 系统交互解耦:将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...[未来关注于业务层面的梳理与整合,逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。] step 4 : 完善促销系统查询服务,使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...蘑菇街 迎战11.11——五个关注焦点 焦点一——稳定性 对已遇到过的问题,及时采用各种方式解决或规避。

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粉丝购买力达普通用户4倍,京东如何调动粉丝热情?

刚刚过去的11.11,京东创下了2044亿元的成交新纪录,电商历史由此翻开了崭新的一页。 而这场掀起一波又一波“买买买”热潮的购物狂欢,事实上也是商家借助电商平台实现品牌增量的重要契机。...助力Bose“宠粉” 引发粉丝亲密互动 在今年11.11,京东充分发挥了“资源整合者”作用,结合自身平台大数据及技术优势深挖粉丝群体的需求点,全面赋能商家和品牌。...一方面将切实有效的大促互动玩法,与已有的粉丝精准触达、粉丝权益等工具进行整合,为粉丝提供更新奇的购物体验的同时,让商家促销信息精准输送给目标用户; 另一方面则联动平台各大板块,深挖大促期粉丝营销场景,比如...此外,Bose还推出互动大奖——10个新款Bose QC30耳机免费赠送,让利喜爱Bose的粉丝们,掀起了粉丝们的嗨购热潮,互动活动参与人次达到日常互动的近6倍。...粉丝经济时代,消费者与品牌都在寻找自己中意的“老伙伴”,期望得到更多沟通流畅的平台

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机器学习平台的模型发布指南

导读:近两年,各式各样的机器学习平台如雨后春笋一样出现,极大地降低了从业者的门槛。大家的关注点往往在平台如何能够高效地进行各种花样地数据预处理,如何简单易用地训练出各种模型上。但是在产出模型之后呢?...作为机器学习平台的构建者,在得到应用于不同场景、不同类型的模型后,接下来需要思考的就是模型产生价值的场景,比如: 实时预测服务:兼容不同模型,包装成用于预测的功能,进一步发布面向用户的高时效性的预测服务...所以模型发布常常碰到如下挑战: 平台往往会提供交互式的云端机器学习开发环境,供用户训练自己的模型,所以平台API需要兼容输入输出差异巨大的模型 在通过GraphDef重构模型,Weight复现参数后,作为一个图结构...api,并发布成平台服务,暴露给用户 得力于机器学习框架对运行时环境要求的一致性,平台只需要针对每种机器学习框架,把模型发布代码及依赖打包成一个Docker镜像,就能满足该框架里所有模型的发布需求...实际上,在构建机器学习平台的后期,在平台的功能点趋于稳定,各个功能的模块化日益完善的条件下,下一步必然向着更加自动化进行的,是离不开自身模型的应用的。

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机器学习平台带给QA的挑战

机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。...在谈测试机器学习平台带给QA的挑战之前,先了解一下机器学习平台是什么?...即数据科学家们的日常工作流程有: 问题定义 数据收集 预处理 构造数据集 特征工程 建模、调参 部署、在线验证 循环优化 ---- 机器学习平台的主要业务 简单理解,机器学习平台就是帮助数据科学家工作变得更简单...即机器学习平台主要业务包括(如图2): ? 图2....其它 集成Jupyter Notebook 调度等等 ---- QA面临的挑战 了解了机器学习平台的主要业务功能后,谈谈机器学习平台测试过程中,QA所面临的挑战,以及在实践的所使用的应对方案。 1.

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从零搭建机器学习平台Kubeflow

总的来说,Kubeflow是 google 开源的一个基于 Kubernetes的 ML workflow 平台,其集成了大量的机器学习工具,比如用于交互性实验的 jupyterlab 环境,用于超参数调整的...作为一个“大型工具箱”集合,kubeflow 为机器学习开发者提供了大量可选的工具,同时也为机器学习的工程落地提供了可行性工具。...1.2 Kubeflow 背景 Kubernetes 本来是一个用来管理无状态应用的容器平台,但是在近两年,有越来越多的公司用它来运行各种各样的工作负载,尤其是机器学习炼丹。...1.3 Kubeflow与机器学习 Kubeflow 是一个面向希望构建和进行 ML 任务的数据科学家的平台。...下图显示了 Kubeflow 作为在 Kubernetes 基础之上构建机器学习系统组件的平台: kubeflow是一个胶水项目,它把诸多对机器学习的支持,比如模型训练,超参数训练,模型部署等进行组合并已容器化的方式进行部署

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Weka机器学习平台的迷你课程

那么,在这篇文章中,您接下来将会看到分为十四部分的教您使用Weka平台进行应用式机器学习的速成课程,在这些课程中没有任何数学公式或任何程序代码。...您将了解Weka机器学习工作平台的使用方法,包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。 您将知道如何为您的问题创建多个视图以及评估多个算法,并使用统计信息为您自己的预建模问题选择性能最佳的模型。...这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集,并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。...第6课:Weka中的机器学习算法 Weka平台的一个主要优点是它提供了大量的机器学习算法。 你需要了解机器学习算法。 在本课中,您将深入了解Weka中的机器学习算法。...第11课:集成算法之旅 Weka非常容易使用,这可能是和其他平台相比起来的最大优势。 除此之外,Weka还提供了大量的集成机器学习算法,这可能是Weka与其他平台相比的第二大优势。

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直击海外电商市场 | 看京东人在印尼如何备战12.12

错过了11.11 你还有12.12可以买!买!买! 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。 此次12.12,京东印尼站早已蓄势待发 ?...▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所,凌晨深夜,依然坚持在最前线 ? ▲印尼街头带有JD.ID标识的跑车 ?...自11月份备战启动以来,海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ? ▲印尼分会场备战例会,桌子上的手机和扬声器连通着北京、武汉、成都、印尼四地微信电话会议 ? ▲备战室内认真工作 ? ▲监控平台产品数据,一刻也不松懈 ?

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2021.11.11,直播电商开启新玩法

在我的长期研究来看,今年11.11之后,直播电商至少呈现出四大变化: 1、11.11数据显示,直播电商已成为品牌商家的战略高地,所有品牌商家需要将直播电商提升到战略高度; 2、直播电商平台呈现多样化的趋势...毕竟都是电商平台,在定位和用户认知上都是以购物为导向; 平台的运营模式和主播同样是侧重“交易”,电商平台的直播形式必然会更强调“促销”,希望通过打折、优惠券等方式在直播间短短几小时内形成更高的转化。...只是在直播电商1.0的时代的几年发展时间里,用户与品牌,乃至整个电商行业逐渐形成了固有的印象,认为消费者是带有明确购物目的进入直播间的,品牌商家在直播时必须只以“促销”为主导。...东黎羊绒的品牌商家在抖音电商服饰行业发起的一个“万人直播节”活动里将两只真山羊带进直播间,主播触摸着真实羊绒,向观众讲解服饰材质特性;与此同时,还与内蒙古工厂连线,向消费者直观展现好羊绒的诞生。...11.11大促之后,品牌商家在“品效”之间寻求平衡,在不同的平台和渠道设计好不同的直播形式,进行实践后再根据平台提供的数据不断完善和优化,这样才能真正通过直播电商实现“品效双核增长”!

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苹果开放机器学习API,但是没有看到苹果的机器学习开发平台

这次,苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习,还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放,希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。...iOS中的机器学习 ?...在iOS的本身功能里,苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验,比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别...苹果没有做大而全的人工智能平台 去年苹果收购了西雅图的机器学习初创公司Turi以后,继续在西雅图成立了自己的人工智能研究实验室,聘请了华盛顿大学教授Carlos Guestrin作为机器学习总监。...所以苹果没有发布自己的机器学习开发平台、没有发布开发硬件,也没有对外公布是否挖了机器学习专家到自己团队,在这种态度下就都合情合理了。

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机器学习平台化发展趋势

很有可能,最重要的是机器学习系统的平台化,以及围绕平台化展开的一系列工作。 什么是机器学习平台? 什么叫做“机器学习系统的平台化”呢?...简单来说,就是要把机器学习系统做成一个简单易用的、更加通用的平台,让各种业务都能够方便地接入这个平台,从而享受到机器学习带来的红利。...想要使用机器学习技术的业务方可以看做是想要在电商平台上开店的小商家,而机器学习平台无疑就是电商平台了。作为一个商家,如果选择自己建网站开店,就好比每个业务自己搭建机器学习流程,显然是一个低效的选择。...如果在电商平台上开店,平台会提供支付、订单管理、库存管理、店面建设、促销管理等等核心的功能,也就是“电子商务”中“电子”的部分。...构建机器学习平台的挑战 从上面的图可以看出,在机器学习平台的支持下,业务接入机器学习功能变得非常简单,在理想状况下,只需要点几个按钮,写一些配置文件就够了。

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软考 - 07 机器学习应用开发平台

文章目录 题目 问题1 【答案一】 问题:2 【答案二】 ---- 题目 某公司拟开发一套机器学习应用开发平台,支持用户使用浏览器在线进行基于机器学习的智能应用开发活动。...该平台的核心应用场景是用户通过拖拽算法组件灵活定义机器学习流程,采用自助方式进行智能应用设计、实现与部署,并可以开发新算法组件加入平台中。...,需要在15秒内发现错误并启用备用系统; (f)在正常负载情况下,机器学习流程从提交到开始执行,时间间隔不大于5秒; (g)平台支持硬件扩容与升级,能够在3人天内完成所有部署与测试工作;...; (k)平台应该与目前国内外主流的机器学习应用开发平台的界面风格保持一致; (l)平台提供机器学习算法的远程调试功能,支持算法工程师进行远程调试。...请针对平台的核心应用场景,从机器学习流程定义的灵活性和学习算法的可扩展性两个方面对三种架构风格进行对比与分析,并指出该平台更适合采用哪种架构风格。 【答案二】 更适合采用解释器风格。

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机器学习研究与开发平台的选择

目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了。...生产环境中机器学习平台的搭建     如果平台是要用于生产环境的话,接着有一个问题,就是对产品需要分析的数据量的估计,如果数据量很大,那么需要选择一个大数据平台。...1.2 生产环境中机器学习单机数据平台的搭建     生产环境里面如果数据量不大,大数据平台就显得有点over design了,此时我们有更多的选择。...研究环境中机器学习平台的搭建     如果只是做研究,那么选择就很多了,主流的有三种。     第一种是基于Spark MLlib来学习。...个人比较推荐这种方法,周围同事来说,用scikit-learn学习交流也是主流。     第三种是基于R的平台来做机器学习(不包括Spark R),主要平台是R studio。

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